快科技7月14日消息，今天，美国FTC宣布，将就微软收购动视暴雪一案，再次提起诉讼。
目前，FTC已经向美国第九巡回上诉法院提起了诉讼，包涵以下指控内容：
-采用了错误的法律标准
-可能因取消抵押品赎回权损害Xbox Game Pass消费者的利益
-过于依赖微软云游戏协议
-错过了潜在的止赎策略
-无视了FTC关于微软取消抵押品赎回权动机的证据
不过，面对FTC的上诉与一系列指控，微软方面的态度显得非常淡然，在回应中表示：FTC无法在法院推理中发现任何法律错误，所以也没有任何理由认为此次的上诉会改变结果。”
事实上，只要FTC无法在7月18日前获得金集中指令，那么微软就能够争取到足够的时间完成收购交易。
这也是微软目前对FTC诉讼不做明显回应的主要原因。
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不论是网易和暴雪复婚的声明是见证重归于好的合影中，都有一个第三方:微软。在微软的斡旋和推动下，网易在这次复合中拿到了更多的运营权和后续改编暴雪IP的空间。在《魔兽世界》中，血吼也是数易其主:在第一代主人手持血吼与敌人同归于尽后，继任的领导人出于更大的利益考量，将血吼交还给原主人的儿子。
多名博主爆料，称暴雪国服将于4月10日上午宣布回归。网易集团向国内媒体确认了此消息，并表示暴雪国服回归的宣布将由网易雷火事业群负责，保密度极高。这一消息备受期待，微软希望借此机会赚取利润中国的暴雪游戏玩家也期待着暴雪游戏的回归。
暴雪娱乐、微软游戏与网易共同宣布了一项备受瞩目的合作，这标志着暴雪旗下深受玩家喜爱的游戏作品将在今年夏季重返中国大陆市场。这一重大举措的背后，是暴雪娱乐与网易经过长达一年的深入商讨，最终达成共识，继续为国服玩家提供卓越的游戏体验。暴雪旗下游戏将于2024年夏季重返中国大陆市场，具体开服时间未定。
雅虎宣布已从Instagram联合创始人KevinSystrom和MikeKrieger手中收购了人工智能驱动的新闻应用Artifact。Artifact这款应用自推出以来，就以其独特的人工智能技术吸引了广大用户的关注。这一成功的先例无疑为雅虎此次收购Artifact提供了信心和经验借鉴。
暴雪网易官方今日郑重宣布，国服暴雪游戏将于夏季正式回归，为广大玩家带来期待已久的喜讯，让他们的心情得以安定。暴雪游戏官方特地发布了一封《努力治愈，再超量恢复——致国服暴雪游戏玩家的信》，信中明确提到，玩家的账号数据将得以全面恢复，这无疑为众多玩家吃下了一颗定心丸。设计并铸造全新的血吼雕塑，收集玩家心意与回忆，让新生的血吼成为玩家、网易与暴雪的新信物。
归脾丸是气血双补的代表方，补的是脾气养的是心血，那么如果长期吃归脾丸会发生什么变化呢?第一、心慌心悸有好转首先，是心慌心悸的情况会有所好转，中医讲心主血脉，血液的运行靠心脏的推动，同时心脏也需要血液的滋养，像心血不足的人可能就经常会感到心慌心悸，伸出舌头一看，会有舌质淡白的表现。这时候就需要补养心血了，刚好是归脾丸的作用范畴。仲景归脾丸药材均来自道地产区的药材种植基地，药效有保障，同时仲景宛西制药拥有“现代技术集成在传统中药浓缩丸中应用”等国家重大科技专项技术平台，保证药物剂型和药效的稳定。
网易与暴雪中国今日联合发布官方公告，正式宣布双方再次携手合作，这一消息迅速引发了广泛关注，暴雪官宣回归”的话题迅速登上微博热搜榜。网易发表了一封致暴雪国服玩家的信，信中明确表示，当服务器重新开启时，玩家的账号数据将被完整保留。新服务器开启时，网易将尽可能为玩家提供重新获得这些福利的机会，并为国服玩家准备特别的回归纪念福利和丰富的运营活动，以回馈广大玩家的支持与期待。
今天是4月1日愚人节，一向擅长整活的Epic也发布视频声称将正式收购Steam。Epic援引了所谓的路边社”的内部消息，并自嘲道:Epic玩家将能享受10分钟极速登录商城的便捷，在检索游戏时能顺便学习丰富的英语单词。虽然是一个愚人节玩笑，但还是有部分网友没有及时反应过来，直接把话题恋爱卡牌游戏《代号鸢》跑路”送上了微博热搜。
苹果向美国国际贸易委员会提起上诉，指控该机构此前裁定的AppleWatch侵犯了Masimo公司的血氧测量功能专利并不合理。根据ITC于2023年10月做出的正式裁定，含有血氧测量功能的AppleWatch在进入美国市场时被禁止销售。苹果在上诉书中表达了对后续可能出现跨设备类别产品侵权指控的担忧，这可能对整个市场的发展产生不利影响。
暴雪官方今日正式宣布，与网易公司恢复了合作，暴雪游戏即将重返国服，让广大玩家再次体验到这些备受喜爱的游戏作品。暴雪娱乐与网易公司在过去超过15年的合作基础上，达成了更新的游戏发行协议。丁磊还表示，很高兴看到双方能够积极协同，鼓励并加强合作，为广大社区带来游戏的快乐。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
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